The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.39C
no.8
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pp.643-650
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2014
Recently, the wireless communication applications are studied in various environment by the development of short range communication system like wireless sensor networks. This paper presents the analysis of localization schemes for ship application using received signal strength. The localization schemes using received signal strength from wireless networks are classified under two methods, which are Range based method and Range free method. Range based methods estimate the location with least square estimation based on estimated distance using path-loss model. Range free methods estimated the location with the information of anchor nodes linked to target. Simulation results show the appropriate localization scheme for each cabin environments based on the empirical path-loss model in warship's internal space.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.8
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pp.1790-1795
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2013
The current velocity and turbulence information in each range cell can be obtained from the first and second Doppler spectrum moment estimates. However, the very widely used correlation method often called as the pulse-pair method has the inherent restrictions under the highly turbulent conditions since it does not satisfy the assumptions that the return Doppler spectrum should be symmetric and have a single peak value. Therefore, in this paper, the quality of pulse-pair estimates were compared with that of FFT estimates for problem analysis using various shapes of simulated Doppler spectra. It can be known that the pulse-pair method often yields meaningless results if the received signals are severely biased or multi-peak Doppler spectra in the Doppler frequency domain.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.12
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pp.1890-1897
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2021
People counting is an important technology to provide application services such as smart home, smart building, smart car, etc. Due to the social distancing of COVID-19, the people counting technology attracted public attention. People counting system can be implemented in various ways such as camera, sensor, wireless, etc. according to service requirements. People counting system using WiFi AP uses WiFi CSI data that reflects multipath information. This technology is an effective solution implementing indoor with low cost. The conventional WiFi CSI-based people counting technologies have low accuracy that obstructs the high quality service. This paper proposes a deep learning people counting system based on WiFi CSI data. Data preprocessing using auto-encoder, data augmentation that transform WiFi CSI data, and a proposed deep learning model improve the accuracy of people counting. In the experimental result, the proposed approach shows 89.29% accuracy in 6 subjects.
The growth of Daphniphyllum macropodum at Mt. Naejang National Park(Naejang temple area) was investigated in connection with the climatic factors by the use of tree-ring analysis. A pair of cores was extracted from each of 18 trees in the D. macropodum community area near Younjabong for the analysis. The period of mater chronology based upon D. macropodum covers from 1915 to 1998. The growth rates of D. macropodum were very poor in the years 1920, 1932, 1934, 1937, 1942, 1946, 1964, 1969 and 1985, respectively. Response function was employed to understand the relationship between the growth of D. macropodum and climatic factors. The response function of the growth rates of D. macropodum indicated significant negative correlation with the precipitation of August and September. Poor growth of D. macropodum during the August and September nay be due to the frequent rain periods during the summer The heavy rain during the summer seems to decrease the solar radiation, which eventually caused the decrease of photosynthesis capacity. In conclusion, we hypothesize that the decrease of the photosynthesis rates during the rainy summer seasons may cause the slower growth of D. macropodum.
This paper presents a statistical model for Korean dependency-based parsing. Although Korean is one of free word order languages, it has the feature of which some word order is preferred to local contexts. Earlier works proposed parsing models using modification lengths due to this property. Our model uses headible path contexts for modification length probabilities. Using a headible path of a dependent it is effective for long distance relation because the large surface context for a dependent are abbreviated as its headible path. By combined with lexical bigram dependency, our probabilistic model achieves 86.9% accuracy in eojoel analysis for KAIST corpus, more improvement especially for long distance dependencies.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.4
no.4
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pp.177-186
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2015
For data fusion of laser range finder (LRF) and vision camera, accurate calibration of external parameters which describe relative pose between two sensors is necessary. This paper proposes a new calibration method which can acquires more accurate external parameters between a LRF and a vision camera compared to other existing methods. The main motivation of the proposed method is that any corner data of a known 3D structure which is acquired by the LRF should be projected on a straight line in the camera image. To satisfy such constraint, we propose a 3D geometric model and a numerical solution to minimize the energy function of the model. In addition, we describe the implementation steps of the data acquisition of LRF and camera images which are necessary in accurate calibration results. In the experiment results, it is shown that the performance of the proposed method are better in terms of accuracy compared to other conventional methods.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.8
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pp.1693-1700
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2012
Recently, the warning system to aid drivers for safe driving is being developed. The system estimates the distance between the driver's car and the car before it and informs him of safety distance. In this paper, we designed and implemented the collision warning system which detects the car in front on the actual road situation and measures the distance between the cars in order to detect the risk situation for collision and inform the driver of the risk of collision. First of all, using the forward-looking camera, it extracts the interest area corresponding to the road and the cars from the image photographed from the road. From the interest area, it extracts the object of the car in front through the analysis on the critical value of the shadow of the car in front and then alerts the driver about the risk of collision by calculating the distance from the car in front. Based on the results of detecting driving cars and measuring the distance between cars, the collision warning system was designed and realized. According to the result of applying it in the actual road situation and testing it, it showed very high accuracy; thus, it has been verified that it can cope with safe driving.
In wireless sensor networks, one of most common location detection methods that do not require additional devices such as GPS and ultrasonic sensor, is the location detection method based on received signal strength. However, measured received signal strength will fluctuate over time mainly due to physical radio channel characteristics between nodes, which subsequently will cause errors to measured distance between nodes. Since these contaminated distance data are utilized to detect the location of unknown node, there will be accumulated errors in the location of unknown node. In order to overcome the limitation of the location detection method based on received signal strength, we propose a location scheme in which reliability information of distance data as well as distance data between nodes are utilized to estimate the location of unknown node. Through simulation, it is shown that the proposed scheme can accomplish 30% capacity improvement.
In this paper, we have proposed the robust estimation of HMM parameters which is based on CDDN(codeword dependent distance normalization)and codeword weighting by distance. The proposed method has used a distance normalization based on the characteristics of a codeword dependent distribution and have computed fuzzy contributions of codeword to a input vector with a fuzzy objective function. From experimental results, we have shown the effectiveness of the proposed method in that the correction rate of the proposed method is improved 4.5% over the conventional FVQ based method. Especially, the application of distance weighting to smoothing of output probability is improved the performance of 2.5% compared to distance based codeword weighting.
This paper proposes a new mesh simplification algorithm using differential error metric. Many simplification algorithms make use of a distance error metric, but it is hard to measure an accurate geometric error for the high-curvature region even though it has a small distance error measured in distance error metric. This paper proposes a new differential error metric that results in unifying a distance metric and its first and second order differentials, which become tangent vector and curvature metric. Since discrete surfaces may be considered as piecewise linear approximation of unknown smooth surfaces, theses differentials can be estimated and we can construct new concept of differential error metric for discrete surfaces with them. For our simplification algorithm based on iterative edge collapses, this differential error metric can assign the new vertex position maintaining the geometry of an original appearance. In this paper, we clearly show that our simplified results have better quality and smaller geometry error than others.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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